Python数据挖掘课程五.线性回归知识及预测糖尿病实例

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Python数据挖掘课程五.线性回归知识及预测糖尿病实例相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

        今天主要讲述的内容是关于一元线性回归的知识，Python实现，包括以下内容：
        1.机器学习常用数据集介绍
        2.什么是线性回顾
        3.LinearRegression使用方法
        4.线性回归判断糖尿病
        前文推荐：
       【Python数据挖掘课程】一.安装Python及爬虫入门介绍
       【Python数据挖掘课程】二.Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍
       【Python数据挖掘课程】三.Kmeans聚类代码实现、作业及优化
       【Python数据挖掘课程】四.决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析

        希望这篇文章对你有所帮助，尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学，同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解。如果文章中存在不足或错误的地方，还请海涵~
        同时这篇文章是我上课的内容，所以参考了一些知识，强烈推荐大家学习斯坦福的机器学习Ng教授课程和Scikit-Learn中的内容。由于自己数学不是很好，自己也还在学习中，所以文章以代码和一元线性回归为主，数学方面的当自己学到一定的程度，才能进行深入的分享及介绍。抱歉~


一. 数据集介绍

        1.diabetes dataset数据集
        数据集参考：http://scikit-learn.org/stable/datasets/
        这是一个糖尿病的数据集，主要包括442行数据，10个属性值，分别是：Age(年龄)、性别(Sex)、Body mass index(体质指数)、Average Blood Pressure(平均血压)、S1~S6一年后疾病级数指标。Target为一年后患疾病的定量指标。


        输出如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Oct 27 02:37:05 2016

@author: yxz15
"""

from sklearn import datasets
diabetes = datasets.load_diabetes()                         #载入数据
print diabetes.data                                         #数据
print diabetes.target                                       #类标
print u'总行数: ', len(diabetes.data), len(diabetes.target) #数据总行数
print u'特征数: ', len(diabetes.data[0])                    #每行数据集维数
print u'数据类型: ', diabetes.data.shape                    #类型
print type(diabetes.data), type(diabetes.target)            #数据集类型

"""
[[ 0.03807591  0.05068012  0.06169621 ..., -0.00259226  0.01990842
  -0.01764613]
 [-0.00188202 -0.04464164 -0.05147406 ..., -0.03949338 -0.06832974
  -0.09220405]
  ...
 [-0.04547248 -0.04464164 -0.0730303  ..., -0.03949338 -0.00421986
   0.00306441]]

[ 151.   75.  141.  206.  135.   97.  138.   63.  110.  310.  101.
  ...
64.   48.  178.  104.  132.  220.   57.]

总行数:  442 442
特征数:  10
数据类型:  (442L, 10L)
<type 'numpy.ndarray'> <type 'numpy.ndarray'>
"""

        2.sklearn常见数据集
        常见的sklearn数据集包括，强烈推荐下面这篇文章：
        http://blog.csdn.net/sa14023053/article/details/52086695
        sklearn包含一些不许要下载的toy数据集，见下表，包括波士顿房屋数据集、鸢尾花数据集、糖尿病数据集、手写字数据集和健身数据集等。